有同学问：能否详细说一下 diff 算法。
详细的说，请阅读这篇文章，有疑问的地方欢迎留言一起讨论。
因为 diff 算法是 vue2.x ， vue3.x 以及 react 中关键核心点，理解 diff 算法，更有助于理解各个框架本质。
说到「diff 算法」，不得不说「虚拟 Dom」，因为这两个息息相关。
比如：
等等
我们先来说说虚拟 Dom，就是通过 JS 模拟实现 DOM ，接下来难点就是如何判断旧对象和新对象之间的差异。
Dom 是多叉树结构，如果需要完整的对比两棵树的差异，那么算法的时间复杂度 O(n ^ 3)，这个复杂度很难让人接收，尤其在 n 很大的情况下，于是 React 团队优化了算法，实现了 O(n) 的复杂度来对比差异。
实现 O(n) 复杂度的关键就是只对比同层的节点，而不是跨层对比，这也是考虑到在实际业务中很少会去跨层的移动 DOM 元素。
虚拟 DOM 差异算法的步骤分为 2 步：
实际 diff 算法比较中，节点比较主要有 5 种规则的比较
部分源码 https://github.com/vuejs/vue/blob/8a219e3d4cfc580bbb3420344600801bd9473390/src/core/vdom/patch.js#L501 如下：
在 reconcileChildren 函数的入参中
diff 的两个主体是：oldFiber（current.child）和 newChildren（nextChildren，新的 ReactElement），它们是两个不一样的数据结构。
部分源码
很多时候手工优化 dom 确实会比 virtual dom 效率高，对于比较简单的 dom 结构用手工优化没有问题，但当页面结构很庞大，结构很复杂时，手工优化会花去大量时间，而且可维护性也不高，不能保证每个人都有手工优化的能力。至此，virtual dom 的解决方案应运而生。
virtual dom 是“解决过多的操作 dom 影响性能”的一种解决方案。
virtual dom 很多时候都不是最优的操作，但它具有普适性，在效率、可维护性之间达到平衡。
virutal dom 的意义：
vue2.x 的 diff 位于 patch.js 文件中，该算法来源于 snabbdom，复杂度为 O(n)。了解 diff 过程可以让我们更高效的使用框架。react 的 diff 其实和 vue 的 diff 大同小异。
最大特点：比较只会在同层级进行, 不会跨层级比较。
对比之前和之后：可能期望将 直接移动到
的后边，这是最优的操作。
但是实际的 diff 操作是：
vue 中也使用 diff 算法，有必要了解一下 Vue 是如何工作的。通过这个问题，我们可以很好的掌握，diff 算法在整个编译过程中，哪个环节，做了哪些操作，然后使用 diff 算法后输出什么？
解释：
mount 函数主要是获取 template，然后进入 compileToFunctions 函数。
compileToFunction 函数主要是将 template 编译成 render 函数。首先读取缓存，没有缓存就调用 compile 方法拿到 render 函数的字符串形式，在通过 new Function 的方式生成 render 函数。
compile 函数将 template 编译成 render 函数的字符串形式。后面我们主要讲解 render
完成 render 方法生成后，会进入到 mount 进行 DOM 更新。该方法核心逻辑如下：
上面提到的 compile 就是将 template 编译成 render 函数的字符串形式。核心代码如下：
compile 这个函数主要有三个步骤组成：
分别输出一个包含
parse 函数：主要功能是 将 template 字符串解析成 AST（抽象语法树） 。前面定义的 ASTElement 的数据结构，parse 函数就是将 template 里的结构（指令，属性，标签） 转换为 AST 形式存进 ASTElement 中，最后解析生成 AST。
optimize 函数（src/compiler/optomizer.js）:主要功能是 标记静态节点 。后面 patch 过程中对比新旧 VNode 树形结构做优化。被标记为 static 的节点在后面的 diff 算法中会被直接忽略，不做详细比较。
generate 函数（src/compiler/codegen/index.js）:主要功能 根据 AST 结构拼接生成 render 函数的字符串 。
其中 genElement 函数（src/compiler/codgen/index.js）是根据 AST 的属性调用不同的方法生成字符串返回。
总之：
就是 compile 函数中三个核心步骤介绍，
patch 函数 就是新旧 VNode 对比的 diff 函数，主要是为了优化 dom，通过算法使操作 dom 的行为降低到最低， diff 算法来源于 snabbdom，是 VDOM 思想的核心。snabbdom 的算法是为了 DOM 操作跨级增删节点较少的这一目标进行优化， 它只会在同层级进行，不会跨层级比较。
总的来说：
在创建 VNode 就确定类型，以及在 mount/patch 的过程中采用位运算来判断一个 VNode 的类型，在这个优化的基础上再配合 Diff 算法，性能得到提升。
可以看一下 vue3.x 的源码：https://github.com/vuejs/vue/blob/8a219e3d4cfc580bbb3420344600801bd9473390/src/core/vdom/patch.js
对 oldFiber 和新的 ReactElement 节点的比对，将会生成新的 fiber 节点，同时标记上 effectTag，这些 fiber 会被连到 workInProgress 树中，作为新的 WIP 节点。树的结构因此被一点点地确定，而新的 workInProgress 节点也基本定型。在 diff 过后，workInProgress 节点的 beginWork 节点就完成了，接下来会进入 completeWork 阶段。
snabbdom 算法：https://github.com/snabbdom/snabbdom
定位：一个专注于简单性、模块化、强大功能和性能的虚拟 DOM 库。
snabbdom 中定义 Vnode 的类型(https://github.com/snabbdom/snabbdom/blob/27e9c4d5dca62b6dabf9ac23efb95f1b6045b2df/src/vnode.ts#L12)
init 函数的地址：
https://github.com/snabbdom/snabbdom/blob/27e9c4d5dca62b6dabf9ac23efb95f1b6045b2df/src/init.ts#L63
init() 函数接收一个模块数组 modules 和可选的 domApi 对象作为参数，返回一个函数，即 patch() 函数。
domApi 对象的接口包含了很多 DOM 操作的方法。
源码：
https://github.com/snabbdom/snabbdom/blob/27e9c4d5dca62b6dabf9ac23efb95f1b6045b2df/src/init.ts#L367
源码：
https://github.com/snabbdom/snabbdom/blob/27e9c4d5dca62b6dabf9ac23efb95f1b6045b2df/src/h.ts#L33
h() 函数接收多种参数，其中必须有一个 sel 参数，作用是将节点内容挂载到该容器中，并返回一个新 VNode。
在 vue2.x 不是完全 snabbdom 算法，而是基于 vue 的场景进行了一些修改和优化，主要体现在判断 key 和 diff 部分。
1、在 snabbdom 中 通过 key 和 sel 就判断是否为同一节点，那么在 vue 中，增加了一些判断 在满足 key 相等的同时会判断，tag 名称是否一致，是否为注释节点，是否为异步节点，或者为 input 时候类型是否相同等。
https://github.com/vuejs/vue/blob/8a219e3d4cfc580bbb3420344600801bd9473390/src/core/vdom/patch.js#L35
2、diff 差异，patchVnode 是对比模版变化的函数，可能会用到 diff 也可能直接更新。
https://github.com/vuejs/vue/blob/8a219e3d4cfc580bbb3420344600801bd9473390/src/core/vdom/patch.js#L404
排序算法说明:
（1）对于评述算法优劣术语的说明
稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；
不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；
内排序 ：所有排序操作都在内存中完成；
外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
时间复杂度 : 一个算法执行所耗费的时间。
空间复杂度 : 运行完一个程序所需内存的大小。
(2)排序算法图片总结:
1.冒泡排序:
解析：1.比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置。
2.第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个。
3.按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较，这个时候由于最后一个元素已经是最大的了，所以最后一个元素不用比较。
2.快速排序:
解析：快速排序是对冒泡排序的一种改进，第一趟排序时将数据分成两部分，一部分比另一部分的所有数据都要小。然后递归调用，在两边都实行快速排序。
3.插入排序:
解析：
（1） 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
（2） 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
（3） 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
（4） 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
（5）将新元素插入到下一位置中
（6） 重复步骤2
2.二分查找:
解析：二分查找，也为折半查找。首先要找到一个中间值，通过与中间值比较，大的放又，小的放在左边。再在两边中寻找中间值，持续以上操作，直到找到所在位置为止。
（1）递归方法
（2）非递归方法
4.选择排序:
解析:首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
以此类推，直到所有元素均排序完毕。
5.希尔排序:
解析:先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序
6.归并排序:
解析:归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
7.堆排序:
解析:堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是
小于（或者大于）它的父节点。
8.计数排序:
解析:计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。
9.桶排序:
解析:假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排
10.基数排序:
解析:基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优
先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。
基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序
这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：
基数排序：根据键值的每位数字来分配桶 计数排序：每个桶只存储单一键值 桶排序：每个桶存储一定范围的数值
